過采樣中用到的SMOTE算法
平時很多分類問題都會面對樣本不均衡的問題，很多算法在這種情況下分類效果都不夠理想。類不平衡（class-imbalance）是指在訓練分類器中所使用的訓練集的類別分布不均。比如說一個二分類問題，1000個訓練樣本，比較理想的情況是正類、負類樣本的數量相差不多；而如果正類樣本 ...
原文：過采樣算法之SMOTE
SMOTE Synthetic Minority Oversampling Technique ，合成少數類過采樣技術 它是基於隨機過采樣算法的一種改進方案，由於隨機過采樣采取簡單復制樣本的策略來增加少數類樣本，這樣容易產生模型過擬合的問題，即使得模型學習到的信息過於特別 Specific 而不夠泛化 General ，SMOTE算法的基本思想是對少數類樣本進行分析並根據少數類樣本人工合成新樣本 ...
2019-07-01 23:46 0 3214 推薦指數：
相關推薦
使用SMOTE 算法實現過采樣（附Matlab 程序）
在機器學習領域，時常會出現某一類的樣本數量遠遠低於其他類的情況，即類不平衡問題。解決類不平衡問題通常有三種思路： 1. 欠采樣 2.過采樣 3.代價敏感學習 要解決類不平衡問題可以參考以下文獻： 《Learning from Imbalanced Data》 本文主要介紹SMOTE算法 ...
spark實現smote近鄰采樣
法”。 SMOTE沒有直接對少數類進行重采樣，而是設計了算法來人工合成一些新的少數類的樣本。 為了敘述方便，就假設陽 ...
機器學習 —— 類不平衡問題與SMOTE過采樣算法
是不好的 幾種解決方案 SMOTE過采樣算法 進一步閱讀 什么 ...
機器學習入門-數據過采樣（上采樣）1. SMOTE
from imblearn.over_sampling import SMOTE # 導入 overstamp = SMOTE(random_state=0) # 對訓練集的數據進行上采樣，測試集的數據不需要SMOTE_train_x, SMOTE ...
非平衡數據的處理（SMOTE算法）
主要內容： 非平衡數據的特征 SMOTE算法的思想及步驟 SMOTE算法的手工案例 SMOTE算法的函數介紹 1.非平衡數據的特征 在實際應用中，類別型的因變量可能存在嚴重的偏倚，即類別之間的比例嚴重失調。如欺詐問題中，欺詐類觀測在樣本集中畢竟占少數；客戶流失問題 ...
數據不平衡與SMOTE算法
在實際生產中，可能會碰到一種比較頭疼的問題，那就是分類問題中類別型的因變量可能存在嚴重的不平衡，即類別之間的比例嚴重失調。 為了解決數據的非平衡問題，2002年Chawla提出了SMOTE算法，並受到學術界和工業界的一致認同。本文將對Smote算法，Smote算法的幾個變形，以及一個smote ...
類別不平衡問題 之 SMOTE算法
類別不平衡問題 類別不平衡問題，顧名思義，即數據集中存在某一類樣本，其數量遠多於或遠少於其他類樣本，從而導致一些機器學習模型失效的問題。例如邏輯回歸即不適合處理類別不平衡問題，例如邏輯回歸在欺詐檢測問題中，因為絕大多數樣本都為正常樣本，欺詐樣本很少，邏輯回歸算法會傾向於把大多數樣本 ...